Wild는 반복적인 개발에서 속도를 중시하여 설계된 Linux 링커입니다. 증분 연결은 아직 구현되지 않았지만 이미 매우 빠릅니다. 프로덕션 빌드에는 GNU ld나 LLD와 같은 더욱 성숙한 링커를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 개발 용도에서는 특히 x86-64 Linux 시스템에서 Wild는 빌드 시간을 크게 단축합니다. 정적 및 동적 연결된 실행 파일과 공유 객체를 지원하며 crates.io의 많은 인기 크레이트에서 테스트되었습니다. 현재 증분 연결, 다른 아키텍처 지원, 더 많은 링커 플래그와 같은 기능이 개발 중입니다.
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magenta.nvim은 LLM을 활용하여 코딩 효율성을 높이는 강력한 Neovim 플러그인입니다. AI 코딩 어시스턴트와 상호 작용하기 위한 채팅 창과 컨텍스트 입력 및 인라인 편집을 위한 도구를 제공합니다. 다른 플러그인과 달리 magenta.nvim은 LLM이 컨텍스트를 선택하고 다양한 도구(디렉토리 나열, 파일 내용 가져오기, LSP 기능 사용 등)를 사용하여 작업을 수행합니다. 깔끔한 아키텍처, 광범위한 테스트, OpenAI 및 Anthropic과 같은 여러 제공업체 지원으로 매우 확장성이 높고 강력합니다.
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Rune Skovbo Johansen이 개발한 새로운 표면 안정적 프랙탈 디더링 기술입니다. 이 기술을 통해 3D 장면의 디더 패턴은 표면에 고정되고 표면이 이동하더라도 화면의 점 크기와 간격은 거의 일정하게 유지됩니다. 이 GitHub 저장소에는 Unity 예제 프로젝트, 셰이더 및 텍스처 소스 파일, 그리고 방사형 보정 및 양자화 레이어와 같은 디더 속성 및 전역 옵션에 대한 자세한 내용이 포함되어 있습니다. 이 기술은 점을 동적으로 추가하거나 제거하여 구현되며, 다양한 점 밀도의 3D 텍스처를 제공합니다. MPL-2.0 라이선스로 공개되어 커뮤니티의 기여를 장려합니다.
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'wol'은 강력한 Wake-On-LAN(WOL) 도구로, 명령줄 인터페이스 또는 웹 인터페이스를 통해 네트워크 기기를 손쉽게 깨울 수 있습니다. 여러 기기 설정을 지원하며, 간단한 목록 보기와 원클릭으로 기기를 깨우는 기능을 제공합니다. CLI 명령어나 그래픽 인터페이스를 선호하든 상관없이 컴퓨터나 서버를 효율적으로 관리하고 깨울 수 있습니다. Docker 지원도 포함되어 있어 손쉽게 배포할 수 있습니다.
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오픈소스 프로젝트 video-starter-kit는 AI 기반 비디오 제작을 위한 브라우저 기반 툴킷을 제공합니다. Next.js, Remotion, fal.ai를 사용하여 구축되었으며, Minimax, Hunyuan, LTX와 같은 AI 모델을 통합하여 브라우저 네이티브 비디오 처리, 멀티 클립 합성, 오디오 트랙 통합, 보이스오버 지원, 확장된 비디오 지속 시간 처리 등을 지원합니다. 개발자는 바로 사용할 수 있는 UI 구성 요소와 TypeScript 지원을 활용하여 AI 비디오 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.
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llama.vim은 로컬에서 실행되는 LLM 모델을 사용하여 코드 및 텍스트의 지능적인 완성 기능을 제공하는 강력한 Vim 플러그인입니다. 다양한 LLM 모델을 지원하며, 스마트 컨텍스트 관리 덕분에 저사양 하드웨어에서도 효율적으로 작동합니다. 설치 및 구성이 간편하며, 사용자 지정 가능한 완성 옵션을 제공하여 코딩 생산성을 크게 향상시킵니다.
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Bunster는 쉘 스크립트를 효율적인 정적 바이너리로 컴파일하여 이식성과 보안성을 향상시키는 프로젝트입니다. 단순히 스크립트를 패키징하는 대신 Go 컴파일러를 사용하여 스크립트를 네이티브 머신 코드로 변환하여 크로스 플랫폼 실행을 가능하게 합니다(현재는 Unix만 지원). Bunster는 주로 Bash 스크립트를 지원하며, 향후 다른 쉘을 지원하고 모듈 시스템, 정적 자산 임베딩, 비밀번호 및 만료 잠금과 같은 기능을 추가할 계획입니다. 프로젝트는 아직 초기 단계이지만 많은 핵심 기능을 구현했으며 SemVer 버전 관리를 따릅니다.
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libmodulor는 고품질 비즈니스 애플리케이션 개발을 가속화하기 위해 설계된 TypeScript 라이브러리입니다. 계층형 아키텍처(UseCase, App, Product, Target)를 채택하여 형식 안전성과 엔드투엔드 테스트를 중시합니다. 개발자는 자신이 선호하는 데이터베이스, 프런트엔드 프레임워크, 서버, 도구를 사용할 수 있으며, libmodulor는 더 높은 수준의 기본 요소를 제공하여 보일러플레이트 코드와 벤더 록인을 방지합니다. 현재 활발하게 개발 중이며, 이미 파일럿 프로젝트에서 사용되고 있습니다.
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edge-tts는 Python에서 Microsoft Edge의 온라인 텍스트 음성 변환 서비스를 직접 사용할 수 있는 라이브러리입니다. Microsoft Edge, Windows 또는 API 키가 필요 없습니다. 여러 언어와 음성을 지원하며 속도, 볼륨, 피치를 사용자 지정할 수 있습니다. pip로 설치하고 간단한 명령줄 인수 또는 Python API를 사용하여 사용할 수 있습니다.
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Apache Hudi는 여러 클라우드 데이터 환경에서 데이터를 수집, 색인, 저장, 제공, 변환 및 관리하기 위해 고성능 오픈 테이블 형식을 기반으로 구축된 오픈소스 데이터 레이크하우스 플랫폼입니다. 다양한 데이터 형식과 소스를 지원하며, 롤백/복원 기능이 있는 원자적 커밋을 제공하고, 빠른 upsert/삭제 기능을 갖추고 있습니다. 확장 가능한 색인 하위 시스템은 쿼리를 가속화하며, 스냅샷, 증분, 타임 트래블 쿼리 지원을 통해 유연성을 높입니다. Apache Hive Metastore와 같은 메타데이터 저장소와의 통합도 포함되어 있습니다.
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BrowserAI는 브라우저 내에서 로컬로 대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있는 오픈소스 프로젝트입니다. 개인 정보 보호를 중시하여 모든 처리가 로컬에서 이루어지므로 서버 비용이나 복잡한 인프라가 필요 없습니다. MLC 및 Transformers 모델 등 여러 모델을 지원하며 WebGPU를 활용하여 매우 빠른 추론을 제공합니다. 간단한 API를 통해 개발자는 텍스트 생성, 음성 인식, 텍스트 음성 변환을 쉽게 통합할 수 있습니다. 이미 많은 모델이 지원되고 있으며, 고급 RAG 기능 및 엔터프라이즈 기능 등 향후 개선 사항을 보여주는 로드맵이 있습니다.
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한 개발자가 74HCxx 로직 IC 61개, 6C1008 SRAM 칩 2개, 39SF0x0 FLASH 칩 4개만을 사용하여 레트로 홈 컴퓨터를 제작했습니다. 성능은 Commodore C64의 4배에 달합니다! Minimal 64x4는 64KB RAM, 512KB FLASH SSD, VGA 출력, PS/2 포트를 갖추고 있습니다. 256개의 명령어와 OS, 텍스트 에디터, 어셈블러, Python 스타일 인터프리터를 포함한 완벽한 툴체인을 갖추고 있습니다. 오픈소스 프로젝트에는 테트리스와 스페이스 인베이더와 같은 클래식 게임이 포함되어 있습니다.
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NotepadJS는 Windows 메모장을 모방한 미니멀리스트 PWA 애플리케이션입니다. 개발자는 기존 메모장의 단순함과 사용 편의성을 재현하고자 최신 파일 시스템 액세스 API를 사용하여 로컬 파일의 읽기 및 쓰기를 구현했습니다. 이 프로젝트는 개발자의 Vue.js 첫 시도이며, 비판, 문제점, 풀 리퀘스트를 환영합니다.
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Evo는 오프라인 우선의 최신 버전 관리 시스템으로, 개발 워크플로우를 간소화하고 팀 협업을 강화하기 위해 설계되었습니다. 복잡한 Git 브랜치와 짜증나는 병합 충돌과 작별하십시오. Evo는 브랜치 대신 작업 공간을 사용하며, JSON 및 YAML 파일의 지능형 병합을 지원하고, 내장 인증 및 선택적 커밋 서명 기능을 제공합니다. 핵심 철학은 단순성, 효율성 및 안정성입니다. Go로 구축되었으며, 대용량 파일과 세분화된 권한을 지원합니다.
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텐센트는 고해상도 텍스처가 적용된 3D 자산을 생성하는 최첨단 대규모 3D 합성 시스템인 Hunyuan3D 2.0을 공개했습니다. 이 시스템은 대규모 형태 생성 모델인 Hunyuan3D-DiT와 대규모 텍스처 합성 모델인 Hunyuan3D-Paint의 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 기하학적 디테일, 조건 일치 및 텍스처 품질 측면에서 기존 최첨단 모델을 능가하며, 사용자 친화적인 플랫폼인 Hunyuan3D-Studio를 통해 조작 및 애니메이션이 간소화됩니다. 추론 코드와 사전 훈련된 모델은 Hugging Face와 공식 웹사이트에서 이용 가능한 오픈소스입니다.
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MoonshotAI는 강화학습으로 훈련된 새로운 멀티모달 대규모 언어 모델 Kimi k1.5를 공개했습니다. 이 모델은 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성했습니다. Kimi k1.5의 성공 비결은 128k 컨텍스트 창과 개선된 정책 최적화 기법으로, 몬테카를로 트리 검색과 같은 복잡한 기법에 의존하지 않고도 강력한 추론 능력을 구현합니다. AIME, MATH-500, Codeforces 등의 테스트에서 GPT-4o 및 Claude Sonnet 3.5를 능가하며, 짧은 컨텍스트 추론에서도 상당한 개선을 보여줍니다. Kimi k1.5는 곧 https://kimi.ai에서 이용할 수 있습니다.
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Ruff는 Rust로 작성된 매우 빠른 Python linter 및 formatter입니다. Flake8 및 Black과 같은 기존 도구보다 10~100배 빠르며, 인기 있는 도구와의 호환성을 유지하면서 내장 캐싱 및 자동 수정 기능을 제공합니다. 800개 이상의 내장 규칙과 pyproject.toml 지원으로 FastAPI 및 Pandas와 같은 주요 오픈 소스 프로젝트에서 사용되며, Python 개발에 혁신을 가져올 도구입니다.
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Kronotop은 FoundationDB 기반의 Redis 호환 분산 트랜잭션 문서 데이터베이스입니다. MQL과 유사한 쿼리 언어와 ACID 트랜잭션을 지원하며, 기본-대기 복제 모델을 갖춘 디스크 저장소 엔진을 갖추고 있습니다. 현재 API가 불안정한 초기 개발 단계에 있지만, ZMap(정렬된 키-값 저장소), 네임스페이스, 일부 Redis 데이터 구조(문자열 및 해시) 지원 기능을 이미 갖추고 있습니다. 향후 계획에는 더 많은 Redis 데이터 구조(리스트, 집합, 정렬된 집합)와 JSON 유사 문서를 저장하고 MQL 쿼리 언어 및 트랜잭션을 지원하는 Bucket 데이터 구조 지원이 포함됩니다.
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AMD의 오픈소스 컴퓨팅 플랫폼 ROCm은 향후 어떤 GPU가 드라이버 지원을 받을지 결정하기 위해 커뮤니티의 의견을 구하고 있습니다. 현재 ROCm은 일부 AMD Instinct 및 Radeon 카드를 지원하지만, 많은 사용자는 특히 16GB 이상의 VRAM을 탑재한 모델과 ROCm과의 호환성을 잃은 이전 AMD GPU의 지원 재개를 요청하고 있습니다. GitHub의 토론 스레드에서는 커뮤니티의 큰 관심이 모이고 있으며, 사용자들이 적극적으로 원하는 GPU 지원에 투표하고 있습니다.
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WordPecker는 Duolingo 스타일의 레슨과 사용자 고유의 엄선된 어휘 목록을 결합한 개인 맞춤형 언어 학습 앱입니다. 책, 기사, 비디오에서 매끄럽게 단어를 추가하고, 대화형 퀴즈와 LLM 생성 레슨을 통해 복습할 수 있습니다. 기존 언어 학습의 어휘 습득 문제점을 해결하여 학습을 문맥과 연결함으로써 효율성과 기억력을 높입니다. 현재 여러 유형의 문제를 지원하며, 향후 개발에는 진행 상황 추적, 목록 공유 등이 포함될 예정입니다.
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DeepSeek 팀은 자사의 1세대 추론 모델인 DeepSeek-R1과 여러 개의 증류 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 지도 학습 파인튜닝(SFT) 없이 대규모 강화 학습(RL)으로 훈련된 DeepSeek-R1-Zero는 뛰어난 추론 능력을 보여주지만 몇 가지 단점이 있습니다. DeepSeek-R1은 RL 전에 콜드 스타트 데이터를 통합하여 이러한 문제를 해결하고 OpenAI-o1과 비슷한 성능을 달성했습니다. Llama와 Qwen을 기반으로 한 6개의 증류 모델도 오픈소스로 공개되었으며, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B는 여러 벤치마크에서 OpenAI-o1-mini를 능가합니다. 이 프로젝트는 상업적 사용을 지원하며 온라인 채팅 웹사이트와 OpenAI 호환 API를 제공합니다.
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개발자가 고전 게임 DOOM을 Microsoft Word 문서로 이식했습니다! VBA 매크로와 base64 인코딩을 사용하여 DOOM 엔진과 게임 데이터를 Word 문서에 삽입하고, 키보드 입력을 읽어 실시간으로 게임을 렌더링합니다. 사운드는 없지만, 이 특이한 프로젝트는 VBA의 강력함과 개발자의 창의성을 보여주며, 보안과 소프트웨어 경계 탐색에 대한 생각을 불러일으킵니다.
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오픈소스 프로젝트 `terraform-provider-hrui`는 HRUI 브랜드 스위치(Horaco, Sodola, XikeStor 등)를 관리하기 위한 Terraform 프로바이더를 제공합니다. goquery 라이브러리를 사용하여 스위치의 웹 UI와 상호 작용하며, Horaco ZX-SWTG124AS에서 성공적으로 테스트되었습니다. 기여는 환영하며, 프로젝트는 MPL-2.0 라이선스하에 있습니다.
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Rhai는 Rust를 위한 임베디드 스크립팅 언어 및 평가 엔진으로, 어떤 애플리케이션에도 스크립팅 기능을 안전하고 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제공합니다. Rust가 지원하는 모든 CPU 아키텍처와 OS 타겟(WebAssembly 포함)을 지원하며, 간단하고 JavaScript와 유사한 구문을 갖추고 있습니다. Rhai는 효율적인 평가와 네이티브 Rust 함수 및 타입과의 긴밀한 통합을 특징으로 하며, Rust 값을 매끄럽게 전달하고 사용할 수 있습니다. 강력한 보안 기능을 통해 스택 오버플로우나 제어되지 않는 스크립트와 같은 악의적인 공격으로부터 보호됩니다.
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많은 사람들이 Apple 기기를 출입 카드로 사용하려고 시도했지만, NFC와 Wallet 생태계의 폐쇄적인 특성으로 인해 어려움을 겪었습니다. 하지만 Apple Wallet에서 공식적으로 지원하는 "중국 교통 연합"이라는 중국 교통 카드는 영리한 해결책을 제공합니다. 고유한 특징인 무작위화되지 않는 UID와 기기 간에 변하지 않는 일련 번호 덕분에 일부 UID 기반 출입 통제 시스템에서 사용할 수 있습니다. UID 인증은 보안이 낮지만 일부 시스템에서는 대안으로 지원됩니다. 카드를 얻으려면 Alipay 계정과 생체 인식 여행 서류가 필요합니다. 방법은 다소 복잡하지만 UID 인증을 지원하는 출입 시스템에는 실행 가능한 해결책이 됩니다.
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본 가이드는 Linux 네트워크 프로그래밍, 특히 소켓 프로그래밍에 대한 포괄적인 설명을 제공합니다. 저자는 많은 온라인 자료가 명확하지 않고, 코드 예제는 기본적인 내용만 다루고 있다는 점을 지적하며, 명확한 지침과 수많은 예제를 제공하는 이 튜토리얼을 만들었습니다. 본 튜토리얼에서는 소켓 유형, 주소 지정, API(getprotobyname(), getservbyname(), getaddrinfo(), htonl(), htons(), ntohl(), ntohs(), socket(), setsockopt(), bind(), listen(), accept(), connect(), recv(), send(), close()), 클라이언트-서버 모델(간단한 HTTP 클라이언트, TCP 기반 클라이언트-서버, 다중 스레드 TCP 클라이언트-서버, UDP 기반 클라이언트-서버), 고급 기술(비차단 소켓, select() 및 poll()을 사용한 동기 I/O 멀티플렉싱, 브로드캐스트 메시지), libcurl 및 OpenSSL을 사용한 안전한 네트워크 프로그래밍에 대해 설명합니다.
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Yek는 리포지토리 또는 디렉토리에서 텍스트 기반 파일을 읽고, 청크화하고, 대규모 언어 모델(LLM)에서 사용할 수 있도록 직렬화하는 빠른 Rust 기반 도구입니다. 불필요한 파일을 스마트하게 건너뛰고(.gitignore 규칙과 Git 히스토리를 사용), 토큰 수 또는 바이트 크기에 따라 콘텐츠를 청크로 분할하며, 사용자 지정 무시 패턴 및 파일 우선 순위 규칙과 같은 광범위한 구성 옵션을 제공합니다. Yek는 LLM의 데이터 준비 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
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BorrowChecker.jl은 매크로 기반 시스템을 통해 Rust와 유사한 소유권 및 대여 의미 체계를 시뮬레이션하는 Julia 패키지로, 개발 및 테스트 중에 런타임 검사를 수행하여 메모리 안전성 문제를 표시합니다. 절대적인 메모리 안전성을 보장하는 것은 아니지만, 더 안전한 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. 이 라이브러리는 `@own`, `@move`, `@clone`과 같은 매크로를 사용하여 객체의 소유권을 관리하고, `@lifetime` 블록을 사용하여 참조의 수명을 관리하며, 자동 대여 검사를 위한 `@managed` 블록도 제공합니다. 완벽하지는 않지만, Julia 코드의 메모리 안전성을 개선하려는 개발자에게 귀중한 도구입니다.
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llmpeg 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 FFmpeg 명령어 사용을 간소화합니다. 원하는 비디오 조작을 설명하기만 하면 llmpeg가 해당하는 FFmpeg 명령어를 생성합니다. 예를 들어, 비디오에서 오디오를 쉽게 제거할 수 있습니다. FFmpeg와 OpenAI API 키가 필요합니다. 이 프로젝트는 비디오 처리를 위한 편리한 AI 기반 도구를 제공합니다.
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단조로운 코딩에 지치셨나요? `vscode-pets` VS Code 확장 프로그램은 고양이, 강아지, 뱀 등 귀여운 애완동물을 코딩 환경에 추가합니다! 설치가 간편하며 애완동물과 테마를 다양하게 사용자 지정할 수 있습니다. 커뮤니티 번역 덕분에 더욱 즐거운 코딩 경험을 선사합니다.
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